Quienes hayan asistido a mis conferencias o participado en los talleres de Flexa saben que llevo más de dos años repitiendo lo mismo: la inteligencia artificial no piensa . Y el primer paso para crear algo verdaderamente útil en el mundo empresarial es abandonar esa ilusión.
Un nuevo estudio realizado por investigadores de Apple, titulado " La ilusión del pensamiento ", ha arrojado luz sobre un punto central: los modelos de lenguaje avanzados (LLM, por sus siglas en inglés), incluso los más sofisticados como Claude 3.7, DeepSeek-R1 y OpenAI o1, en realidad no "piensan".
Estos modelos se probaron en entornos controlados con rompecabezas clásicos como la Torre de Hanói, el Salto de Damas, el Cruce del Río y el Mundo de Bloques. El objetivo era comprender cómo razonan al enfrentarse a tareas cada vez más complejas, no solo medir si aciertan el resultado final.
¿Y qué descubrieron?
- Tareas sencillas: Modelos sin “pensamiento” (sin Cadena de pensamiento) resolver problemas con mayor rapidez y precisión. Sorprendente, ¿verdad?
- Tareas de complejidad media: Los modelos con pensamiento estructurado empiezan a tomar la delantera. Hasta ahora, todo bien.
- Tareas complejas: Todos fracasan. Incluso los más robustos. Y fracasan no por falta de tiempo ni fichas. Simplemente... reducir el esfuerzo de razonamiento cuando la tarea se vuelve más difícilEsto desafía todas las expectativas.
Esta conclusión es contundente: lo que llamamos "razonamiento" en estos modelos es, de hecho, una frágil simulación de patrones conocidos.
¿Y por qué esto es importante para los negocios?
Porque sigo viendo empresas que apuestan por soluciones "inteligentes" que consumen recursos, prometen generalización y ofrecen pocos resultados. En Flexa Cloud , hemos aprendido que los mejores resultados provienen de un camino diferente: usar la IA para lo que mejor sabe hacer: identificar patrones, automatizar flujos de trabajo y reducir la fricción en problemas bien definidos.
Las aplicaciones prácticas y funcionales no requieren que la IA "piense", sino que ofrezca resultados predecibles y escalables . Eso es lo que hemos hecho en proyectos para el comercio minorista, la sanidad, las finanzas, la agroindustria y la industria, siempre centrándonos en el impacto, no en la magia.
Si aún esperas que la IA razone como un humano, estás esperando lo imposible. Pero comprender qué es la IA (y qué no es) puede impulsar la productividad de tu empresa.
La pregunta correcta no es "¿Qué piensa la IA?" , sino "¿Qué problemas resuelve con rapidez, escalabilidad y fiabilidad?".
Abajo hay una foto de una diapositiva que he usado en mis presentaciones desde que empecé a dar charlas y talleres sobre IA. Ahora hasta Apple lo ha descubierto.
